¿Los computadores del futuro pensaran como un cerebro?

Prácticamente todos los dispositivos que usas -desde el que usas para leer esto hasta una calculadora de bolsillo- se basan en la misma tecnología básica: circuitos que contienen pequeños transistores que se comunican entre sí usando electrones.

Hemos recorrido un largo camino desde las computadoras del tamaño de la habitación de los años cincuenta, pero a medida que la computación se hace más pequeña, más rápida y más complicada, nos acercamos a golpear una pared.

Hay un límite físico a la potencia de los ordenadores tradicionales. Es por eso que los científicos están recurriendo a formas completamente nuevas de tecnología para las computadoras futuras.

El primero de nuestra serie de tres partes sobre el futuro de la computación involucra una forma con la que está familiarizado: está sentada dentro de su cráneo.

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Si funciona como un cerebro y piensa como un cerebro.
En estos días, no estamos satisfechos permitiendo que nuestros ordenadores simplemente ejecuten programas y cumplan otras funciones. Para tareas como reconocer caras, identificar patrones de habla y leer escritura a mano, necesitamos inteligencia artificial: computadoras que pueden pensar. Es por eso que los científicos descubrieron una manera de construir computadoras que funcionan como cerebros, usando neuronas-artificiales.

La gran diferencia entre una red neuronal artificial, como se la llama, y ​​una computadora convencional, o algorítmica, es el enfoque que utiliza para resolver problemas. Una computadora algorítmica resuelve problemas basados ​​en un conjunto ordenado de instrucciones. El problema es, que tiene que saber cuáles son las instrucciones primero para que puedas decirle a la computadora qué hacer.

El beneficio de este enfoque es que los resultados son predecibles, pero hay ciertos inconvenientes. Un ordenador algorítmico sólo puede hacer las cosas un paso a la vez -aunque con muchos componentes funcionando simultáneamente, eso puede suceder sorprendentemente rápido y no puedes hacerle una pregunta que no sabe cómo resolver.

Ahí es donde entran las redes neuronales. Procesan información como un cerebro: un gran número de “neuronas” interconectadas funcionan al mismo tiempo para resolver un problema. En lugar de seguir un conjunto de instrucciones, hacen las cosas siguiendo ejemplos.

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Esto significa que una red neuronal literalmente aprende cómo resolver problemas basados ​​en información limitada. Por supuesto, cuando no sabes cómo resolver un problema, tampoco sabes cuál será la solución. Al igual que tu cerebro, las redes neuronales a veces llegan a las soluciones equivocadas. Ese es el único inconveniente de la computación neural: es impredecible.

Esto no quiere decir que unas sea mejor que la otra, no. Solo que cada una está enfocada a diferentes tareas. En cuanto a las computadoras algorítmicas, aún queda mucho trabajo por recorrer y mucho por mejorar, Conociendo los peligros de la inteligencia artificial.